梁中豪 金悦萌 杨洋 梁宸铭

（哈尔滨信息工程学院 黑龙江省哈尔滨市 150431）

互联网与物联网的快速发展，进一步推动了大数据技术的进步与广泛应用。而实现大数据技术在人工智能中的应用，在提升人工智能应用范围的同时，能够给予用户更好的体验。因此需相关研究人员给予大数据技术充足的重视，把握其应用中的关键技术要素，以适宜的方式实现与人工智能的融合，推动人工智能便捷性、智能化的进一步提升，这对于其长远发展来说有着积极的意义。

1 大数据技术关键要素

1.1 数据收集

计算机技术与互联网科技飞速发展，各种数据信息杂乱而繁多，每年数据信息量呈几何式增长，这给数据收集工作带来较多的工作量。大数据技术的应用完美的解决了这项问题，其数据收集技术，通过Web信息系统、管理系统、物理信息系统、科学实验等实现对各种数据的便捷、高效收集，为大数据技术的合理应用提供了坚实的基础。

1.2 数据处理技术

数据处理技术水平的高低直接关系着大数据技术本身的应用效率，借助多种形式的数据结构方式，使得大数据技术可实现各种形式数据处理方式的应用，应用较多的数据结构方式涵盖XML树、关系表等，就各种形式的数据集合，为实现对各项数据的有效整合以及处理，可利用信息化手段将各种数据整合为一项新颖的数据集合，为其后的数据分析奠定基础与提供保障。

1.3 数据储存

大数据技术的广泛应用，需庞大的数据信息来支撑，因此要求对应的储存空间来存储收集、处理过的有效信息，且需保障其本身的稳定性与安全性。……